株式会社日経リサーチ（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：三宅 誠一）はこのほどマーケティング関係者の注目を集めている「ジョブ理論」の分析に適した独自の分析手法「SegmentDiscovery（セグメントディスカバリー）」を開発し、サービスの提供を開始しました。SegmentDiscoveryはデータマイニングとテキストマイニングを統合することにより、より深い気付きが得られる新しい分析手法です。この手法を使って実際に得られる分析結果については、日経リサーチが実施した「ビール市場に関する調査」を例にご紹介します。

SegmentDiscoveryとは　まず、深く知りたいターゲットを設定し、（1）調査結果からそのターゲットが多く存在するパターンを発見し、（2）同一のパターンのターゲットがアンケートの自由回答に記述している「共通のキーワード」を見つけ出す、という2段階で、データおよびテキストマイニングを施す分析手法です。（図1）

図1．SegmentDiscoveryの分析イメージ



ジョブ理論とは　ハーバード・ビジネススクールのクレイトン・クリステンセン教授が発表した理論で、ヒトがものを買う理由を「あなたはどんなジョブ（用事・仕事）を片付けたくて、そのプロダクトを“雇用”するのか？」という視点に基づいて解き明かそうとする考え方です。

ビール市場に関する調査結果　今回はジョブ理論の考え方を基に、調査結果から知りたいターゲットとして「ビールが世の中から無くなると、とても困る人」を設定、その人たちのインサイトを解き明かしました。
SegmentDiscoveryを使って、まず、ビールが無くなると困る人に共通するパターンを見つけ、年齢と男性比率でマッピングしました（図2）。ここから、「子供がいる人」で特に男性にビールを必要とする人が多いことや、親子飲みをする人は男女関係なくビールを必要とする人が多いことが見てとれます。さらに、これらのパターンをそれぞれテキストマイニングで分析することで、ビールが無くなると困る人が片づけたい3つのジョブを見つけ出しました（表1）。

図2．ビールが無くなると困る人に共通するパターン（年齢x男性比率によるマッピング）


表1．ビールが無くなると困る人が片付けたい3つのジョブ


調査結果をより詳しくご紹介したコラムを、日経リサーチのホームページに掲載しています。ぜひご一読ください。
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